專利名稱：基于相移干涉圖像序列解析的微結(jié)構(gòu)三維信息獲取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于相移干涉圖像序列解析的微結(jié)構(gòu)三維信息獲取方法。屬于面向微機電系統(tǒng)的光電非接觸法的幾何量和機械量測量技術(shù)。
背景技術(shù)：
微機電系統(tǒng)(MEMS)是在微電子技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，是由電子和機械元件組成的集成化器件或系統(tǒng)，采用與集成電路兼容的大批量處理工藝制造，尺寸在微米到毫米之間，將計算、傳感與執(zhí)行融為一體，從而改變了感知和控制自然界的方式。微機電系統(tǒng)(MEMS)的大部分制造工藝與微電子技術(shù)領(lǐng)域的加工工藝相兼容，其微機械結(jié)構(gòu)一般為三維，且相當數(shù)量的MEMS器件包含可運動的結(jié)構(gòu)，這是與微電子器件的最大區(qū)別。
從測試角度來看，三維微機械結(jié)構(gòu)幾何量的測試包括平面和離面幾何參數(shù)的測試；MEMS中可運動的微機械結(jié)構(gòu)依據(jù)運動的坐標分布，也可分為平面運動參數(shù)測試和離面運動參數(shù)測試。
光學測試方法由于其非接觸、快速、精度高等優(yōu)點，在MEMS測試領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。由于尺寸的縮小，絕大多數(shù)微結(jié)構(gòu)的運動頻率都比較高，一般在50K～500KHz左右，甚至更高。利用光學方法進行微結(jié)構(gòu)測試，最有效的方法是獲得其運動瞬間的位置變化，直接的方法是采用高速攝像機進行瞬態(tài)運動狀態(tài)的圖像采集，另外一種間接的方法是采用頻閃成像技術(shù)，該技術(shù)可采用每秒采集圖像為十幾幀的普通攝像機。由于單次頻閃不能得到足夠的光強進行成像，因此需要對相同運動瞬間進行若干次頻閃成像，攝像機得到的圖像來自于若干次頻閃照明下光強的總和，這也就要求被測的微結(jié)構(gòu)進行重復性很高的周期運動。
通過高速攝像或頻閃成像的方法可得到包含微結(jié)構(gòu)平面運動各個瞬間的運動信息的圖像序列，對每一幅圖像可提取微結(jié)構(gòu)平面幾何參數(shù)，運用圖像匹配技術(shù)可從圖像序列中提取出微結(jié)構(gòu)平面運動參數(shù)；通過光學干涉技術(shù)可獲得微結(jié)構(gòu)表面的三維形貌，同樣結(jié)合高速攝像或頻閃成像技術(shù)可得到微結(jié)構(gòu)因運動引起的三維形貌變化，其中包含了微結(jié)構(gòu)平面和離面運動參數(shù)信息。
對微結(jié)構(gòu)直接高速成像或頻閃成像的方法可獲得其平面幾何參數(shù)和運動參數(shù)，雖然也可以用光切的方法，即采集不同焦平面下的表面圖像，可獲得離面的幾何參數(shù)和運動參數(shù)，但是其精度較低。利用光學干涉和高速成像或頻閃成像相結(jié)合的方法可得到微結(jié)構(gòu)三維形貌和運動信息，通過對現(xiàn)有技術(shù)的綜合分析和比較，目前所報道的技術(shù)方案在實際應(yīng)用中主要存在以下幾方面的問題(1)MEMS器件中微結(jié)構(gòu)在離面的尺寸范圍可達到幾十甚至幾百微米，一般的單色光干涉方法在離面的測量范圍一般只有幾微米，因此在整個視場下只能在一定的區(qū)域才能形成干涉條紋，即不能得到整個視場下微結(jié)構(gòu)的三維形貌；(2)雖然其中絕大部分運動的微結(jié)構(gòu)的離面幾何尺寸和運動幅度的范圍在幾微米，可調(diào)整工作距離使得運動的微結(jié)構(gòu)表面形成干涉條紋，干涉條紋消失的邊緣一般包含平面輪廓和運動信息，但是在運用相移干涉方法時需要先后進行相位提取和相位展開步驟，邊緣干涉數(shù)據(jù)容易導致三維形貌提取的失敗，一般都需要人為地去選擇邊緣內(nèi)部的區(qū)域來進行干涉條紋處理，圖像邊緣信息的丟失將使得平面幾何量參數(shù)和運動參數(shù)不能提取；(3)白光掃描干涉可得到高度變化范圍大的表面形貌，但是直接利用三維形貌來提取平面幾何參數(shù)和運動信息的算法復雜，精度較低。有文章報道在干涉測量中的參考光路上增加一可調(diào)整的遮光器，可以將直接成像與光學干涉測量的優(yōu)點結(jié)合起來，當遮光器工作時為直接成像工作方式，可得到平面幾何參數(shù)和運動參數(shù)，當遮光器不工作時為干涉測量方式，直接成像得到的平面結(jié)構(gòu)可用于干涉圖像的相位提取與展開，可得到離面幾何參數(shù)和運動參數(shù)；但是上述兩種測量方式的結(jié)合要求分別進行兩次測量，直接成像獲得的圖像和干涉圖像必須建立一一對應(yīng)關(guān)系，這在靜態(tài)測量中容易實現(xiàn)，但是在運動測量中容易引入同步誤差，而且只能適用于分離干涉光路結(jié)構(gòu)，如邁克爾遜(Michelson)顯微相移干涉光路和林尼克(Linnik)顯微相移干涉光路，對結(jié)構(gòu)緊湊的Mirau光路結(jié)構(gòu)不適用。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于顯微相移干涉圖像序列解析的微機電系統(tǒng)(MEMS)中微結(jié)構(gòu)的三維信息提取方法，不僅可用于靜態(tài)幾何參數(shù)測量，而且也可用運動參數(shù)測量，并有效地解決不規(guī)則微結(jié)構(gòu)的相位提取和展開及三維運動精確解耦合問題。
本發(fā)明是通過下述技術(shù)方案加以實現(xiàn)的，采用包括光學顯微鏡、Mirau干涉物鏡、相移控制器、CCD攝像機、圖像采集卡、數(shù)據(jù)處理和控制計算機，微結(jié)構(gòu)運動激勵驅(qū)動裝置、頻閃光源或高速攝像機的典型的Mirau顯微相移干涉系統(tǒng)硬件，基于相移干涉圖像序列解析法，實現(xiàn)提取微機電系統(tǒng)(MEMS)中微結(jié)構(gòu)的三維信息的方法，其特征在于包括以下步驟(1)調(diào)整放置在光學顯微鏡載物臺的被測微結(jié)構(gòu)的垂直位置，使得顯微視場下被測區(qū)域出現(xiàn)干涉條紋，此時相移控制器處于初始位置，利用CCD攝像機采集視場下的干涉圖像；(2)設(shè)置相移的步數(shù)為4的倍數(shù)，計算相移的步距＝單色光源光波長/(2×相移步數(shù))，使得完成設(shè)置步數(shù)的相移后，干涉圖像中每一像素點的灰度值產(chǎn)生一個周期的明暗變化；(3)在每次相移之后，利用CCD攝像機采集光程改變后顯微鏡視場下的干涉圖像；在完成相移之后，包括初始位置，得到相移步數(shù)+1幅干涉圖像；(4)將最終相移位置的干涉圖像單獨保存，其他干涉圖像組成新的相移干涉圖像序列1，對新序列中所有干涉圖像或條紋對比度歸一化處理后的干涉圖像進行線性疊加，消除干涉條紋，得到被測微結(jié)構(gòu)的平面圖像；(5)對微結(jié)構(gòu)的平面圖像中的邊緣進行間距和相對位置分析就能得到平面幾何參數(shù)；(6)對微結(jié)構(gòu)的平面圖像中進行對比度增強和邊緣提取，就能得到具有干涉條紋的被測區(qū)域的封閉輪廓線，然后進行二值化封閉區(qū)域填充為1，外部區(qū)域填充為0，將上述處理后的圖像存儲成模板圖像；(7)按照所采用相移提取算法對相移控制的相應(yīng)要求，從所有干涉圖像中選取對應(yīng)數(shù)量的干涉圖像，組成相移干涉圖像序列2，按照相移提取算法對所選取的干涉圖像進行相移提取計算得到相位圖；(8)將相位圖與二值化的模板圖像中每一像素進行相乘，得到局部加權(quán)的相位圖，即被測區(qū)域的權(quán)重為1，其它區(qū)域權(quán)重為0，并對被測區(qū)域運用基于留數(shù)判斷的路徑跟隨算法進行相位展開，并計算得到被測區(qū)域的表面形貌；(9)對被測微結(jié)構(gòu)進行周期運動激勵，頻閃光源的工作頻率與運動頻率相同，在周期運動的不同時刻進行頻閃，在相同頻閃條件下進行以上步驟的相移干涉圖像序列的采集與解析，對應(yīng)于不同頻閃時刻就可得到微結(jié)構(gòu)平面圖像序列和被測區(qū)域的表面形貌序列，對平面圖像序列通過圖像匹配就可得到平面運動參數(shù)，將被測區(qū)域的表面形貌與平面運動位移進行關(guān)聯(lián)就可得到離面運動參數(shù)。
本發(fā)明的優(yōu)點在于相移干涉圖像能獲得高精度的離面高度信息，利用相移干涉圖像序列解析可從中濾除干涉條紋，得到微結(jié)構(gòu)平面圖像，同時也能實現(xiàn)亞像元精度的平面幾何和運動參數(shù)的測試；利用微結(jié)構(gòu)平面圖像可提取出被測區(qū)域的封閉邊緣，增強干涉圖像相位展開的正確性與不規(guī)則測試區(qū)域的測試能力，從而提高離面高度與運動信息的提取的準確性。
圖1基于相移干涉圖像序列解析的微結(jié)構(gòu)三維信息獲取方法流程圖；圖2基于相移干涉圖像序列解析的微結(jié)構(gòu)三維信息獲取方法的典型應(yīng)用系統(tǒng)框圖；圖3微諧振器干涉圖像；圖4基于相移干涉圖像序列解析后的微諧振器平面圖像；圖5微諧振器平面圖像獲得的模板圖像；圖6微諧振器包裹相位圖像；圖7微諧振器表面形貌圖像；圖8頻閃照明實現(xiàn)高頻運動參數(shù)測量的信號時序圖。
具體實施例方式
實施例1本實施例主要關(guān)注利用相移干涉圖像序列解析獲得微結(jié)構(gòu)平面圖像、平面信息的提取及用于離面信息提取的模板圖像的生成。
圖2為基于相移干涉圖像序列解析的微結(jié)構(gòu)三維信息獲取方法在具體實施中典型系統(tǒng)框圖。
在該實施例中，微諧振器作為測試器件，相移的步數(shù)設(shè)置為16，LED光源的波長為617nm，計算出每步相移的位移為λ/32＝19.3nm。
在相移控制器的初始位置狀態(tài)，利用CCD攝像機采集視場下的干涉圖像，如圖3所示。步進式控制相移控制器，步距為19.3nm，在每次控制完成后利用CCD攝像機采集視場下的干涉圖像。完成16步相移后可得到17幅干涉圖像F0(x，y)～F16(x，y)。
將前16幅干涉圖像進行疊加，即疊加后的圖像Fadd(x,y)=Σi=015Fi(x,y),]]>如圖4所示，可看出干涉條紋已經(jīng)被濾除，即獲得了微諧振器的平面圖像，對該圖像進行對比度增強，利用邊緣輪廓信息就可得到微諧振器的平面幾何參數(shù)如叉齒的長度、寬度和相對位置等；繼續(xù)對平面圖像進行邊緣提取，就可得到結(jié)構(gòu)的輪廓線，對中央運動結(jié)構(gòu)的區(qū)域填充為1，外部區(qū)域填充為0，得到模板圖像Ftemplet(x，y)，如圖5所示。在不同運動相位處進行以上處理，就可得到平面圖像和模板圖像序列，對平面圖像中特征結(jié)構(gòu)的相對位置進行分析就可提取出平面運動參數(shù)(Δx，Δy，Δθ)。
為了提高干涉圖像疊加以消除干涉條紋的信噪比，可用二次曲面擬合得出干涉條紋灰度變化的最大灰度包絡(luò)面Fi，max(x，y)和最小灰度包絡(luò)面Fi，min(x，y)，取兩個包絡(luò)面的最大間距，在各自包絡(luò)面對應(yīng)的灰度值分別為Imax和Imin，對原始干涉條紋條紋進行歸一化處理，其計算公式為Fi,normal(x,y)=Fi(x,y)·Imax+IminFi,max(x,y)+Fi,min(x,y)+Imax+Imin-Fi,max(x,y)-Fi,min(x,y)2]]>最后對歸一化的圖像進行線性疊加，F(xiàn)add(x,y)=Σi=015Fi,normal(x,y).]]>以上處理可得到平面即使存在變形情況下的模板圖像。如果假設(shè)微結(jié)構(gòu)存在剛性平面運動，為了簡化處理，可先對靜止狀態(tài)或其中一個運動相位下所解析出的平面圖像進行初始模板圖像Ftemplet(x，y)提取，其他運動相位處的模板圖像直接用所提取出的平面運動參數(shù)對初始模板圖像中特征區(qū)域移動得到，即平移(Δx，Δy)，旋轉(zhuǎn)Δθ。
實施例2本實施例主要關(guān)注利用相移干涉圖像序列和實施例1得到的模板圖像進行微結(jié)構(gòu)離面信息的提取。
在本實施例中采用5步相位提取算法，因此從實施例1中所得到的17幅相移干涉圖像的序列中選擇5幅干涉圖像，序號分別0、4、8、12、16，即F0、F4、F8、F12、F16，并重新編號為1-5，即為I1、I2、I3、I4、I5，相位圖的計算公式為 計算得到的相位圖Fphase如圖6所示，該相位圖是包裹相位圖，為了提取出離面信息，必須進行相位展開。由于在整幅圖像中只有被測區(qū)域有干涉條紋，對整幅圖像進行相位展開會出現(xiàn)錯誤，為此利用實施例1中所得到的圖5所示模板圖像對相位圖進行截取，計算公式為new(x，y)＝(x，y)·Ftemplet(x，y)，然后利用路徑跟隨算法進行相位展開，得到如圖7所示的被測區(qū)域的表面高度形貌。路徑跟隨算法采用基于留數(shù)去除方法進行相位展開判斷，留數(shù)的計算公式為 在本實施例中選擇由四相鄰象素構(gòu)成最小的閉合回路，即M＝N＝2，當計算出留數(shù)為0時，表明該點的相位正確，進行傳統(tǒng)相位展開，否則標記為不良數(shù)據(jù)，這樣就能夠?qū)崿F(xiàn)只對有效數(shù)據(jù)進行相位展開，通過遍歷就能完成整幅圖像的相位展開。在本實施例中所采用的傳統(tǒng)相位展開步驟為1)選一個小于2π的固定閾值T，比如1.2π；2)先設(shè)置0(x0，y)＝0，然后由i＝0開始，進行以下操作3)計算相鄰兩點的相位差Δ(xi，y)＝(xi，y)-(xi-1，y)4)判斷|Δ|≥T？如果|Δ|＜T，0(xi，y)＝0(xi-1，y)；否則 5)重復3)、4)操作，直至結(jié)束。
對于Y方向，也可以做類似的處理。
實施例3本實施例主要關(guān)注利用相移干涉圖像序列解析進行微結(jié)構(gòu)三維運動信息的提取。
在本實施例中，微諧振器作為測試器件，并被正弦波電信號激勵產(chǎn)生運動，運動激勵信號的頻率為20kHz，偏置電壓為20V，峰值電壓為160V，在Y方向上產(chǎn)生周期往復運動，而且因位置的偏移和加工的非理想化因素導致在X和Z方向產(chǎn)生耦合運動。
頻閃照明實現(xiàn)高頻運動參數(shù)測量的信號時序如圖8所示，兩信號的延遲時間由測量與控制計算機控制，圖中僅列舉了0°和30°運動相位平面運動圖像采集時兩信號的延遲。運動激勵信號為周期的正弦信號，頻閃驅(qū)動信號為正脈沖，其寬度約為1微秒，出現(xiàn)在每個周期的特定相位處，并重復1000次，CCD攝像機采集光學顯微鏡視場下的圖像，曝光時間為頻閃1000次的總時間。
運用頻閃成像，可認為將周期運動的某一瞬間進行了“凍結(jié)”，該“凍結(jié)”狀態(tài)可看作為靜止狀態(tài)，可運用實施例1和實施列2所述的微諧振器靜止狀態(tài)下平面和離面信息的提取方法進行處理，得到平面圖像和被測區(qū)域的離面高度圖像。
通過調(diào)整頻閃和運動激勵信號的延遲時間，可分別將周期運動中的若干瞬間進行“凍結(jié)”，在每一“凍結(jié)狀態(tài)”都可得到平面圖像和離面高度圖像。對平面圖像序列進行圖像匹配，包括圖像塊匹配、相位相關(guān)、光流場，可得到平面運動位移和旋轉(zhuǎn)角度；利用平面運動位移和旋轉(zhuǎn)角度對離面高度圖像序列的相對位置進行調(diào)整，建立通過對離面高度圖像中像素綜上所述，通過實施例1中基于圖像匹配的方法確定微諧振器的平面運動參數(shù)，并以此來指導實施例2中基于相移干涉技術(shù)的離面運動分析，就可得到微諧振器三維運動參數(shù)。
權(quán)利要求
1.一種基于相移干涉圖像序列解析的微結(jié)構(gòu)三維信息獲取方法，采用包括光學顯微鏡、Mirau干涉物鏡、相移控制器、CCD攝像機、圖像采集卡、數(shù)據(jù)處理和控制計算機，微結(jié)構(gòu)運動激勵驅(qū)動裝置、頻閃光源或高速攝像機的典型的Mirau顯微相移干涉系統(tǒng)硬件，實現(xiàn)提取微機電系統(tǒng)中微結(jié)構(gòu)的三維信息，其特征在于包括以下步驟(1)調(diào)整放置在光學顯微鏡載物臺的被測微結(jié)構(gòu)的垂直位置，使得顯微視場被測區(qū)域出現(xiàn)干涉條紋，此時相移控制器處于初始位置，利用CCD攝像機采集視場下的干涉圖像；(2)設(shè)置相移的步數(shù)為4的倍數(shù)，計算相移的步距＝單色光源光波長/2×相移步數(shù)，使得完成設(shè)置步數(shù)的相移后，干涉圖像中每一像素點的灰度值產(chǎn)生一個周期的明暗變化；(3)在每次相移之后，利用CCD攝像機采集光程改變后顯微鏡視場下的干涉圖像；在完成相移之后，包括初始位置，得到相移步數(shù)+1幅干涉圖像；(4)將最終相移位置的干涉圖像單獨保存，其他干涉圖像組成新的相移干涉圖像序列1，對新序列中所有干涉圖像或條紋對比度歸一化處理后的干涉圖像進行線性疊加，消除干涉條紋，得到被測微結(jié)構(gòu)的平面圖像；(5)對微結(jié)構(gòu)的平面圖像中的邊緣進行間距和相對位置分析就能得到平面幾何參數(shù)；(6)對微結(jié)構(gòu)的平面圖像中進行對比度增強和邊緣提取，就能得到具有干涉條紋的被測區(qū)域的封閉輪廓線，然后進行二值化封閉區(qū)域填充為1，外部區(qū)域填充為0，將上述處理后的圖像存儲成模板圖像；(7)按照所采用相移提取算法對相移控制的相應(yīng)要求，從所有干涉圖像中選取對應(yīng)數(shù)量的干涉圖像，組成相移干涉圖像序列2，按照相移提取算法對所選取的干涉圖像進行相移提取計算得到相位圖；(8)將相位圖與二值化的模板圖像中每一像素進行相乘，得到局部加權(quán)的相位圖，即被測區(qū)域的權(quán)重為1，其它區(qū)域權(quán)重為0，并對被測區(qū)域運用基于留數(shù)判斷的路徑跟隨算法進行相位展開，并計算得到被測區(qū)域的表面形貌；(9)對被測微結(jié)構(gòu)進行周期運動激勵，頻閃光源的工作頻率與運動頻率相同，在周期運動的不同時刻進行頻閃，在相同頻閃條件下進行以上步驟的相移干涉圖像序列的采集與解析，對應(yīng)于不同頻閃時刻就可得到微結(jié)構(gòu)平面圖像序列和被測區(qū)域的表面形貌序列，對平面圖像序列通過圖像匹配就可得到平面運動參數(shù)，將被測區(qū)域的表面形貌與平面運動位移進行關(guān)聯(lián)就可得到離面運動參數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種可應(yīng)用于相移干涉系統(tǒng)的基于相移干涉圖像解析的微結(jié)構(gòu)三維信息提取方法。其特征在于對相移干涉圖像序列進行線性疊加直接提取出無干涉條紋的微結(jié)構(gòu)平面圖像，用于平面幾何參數(shù)的測試，對上述平面圖像進行邊緣提取和二值化得到被測區(qū)域的模板圖像，用于相移干涉圖像序列的相位展開運算，得到離面高度圖像，該方法與頻閃成像或高速攝像技術(shù)相結(jié)合，可得到包含運動信息的平面圖像序列和被測區(qū)域表面高度圖像序列，分別運用圖像匹配算法和固定測量點的高度信息比較可實現(xiàn)平面和離面運動參數(shù)的提取。本發(fā)明的優(yōu)點在于在相移干涉系統(tǒng)中實現(xiàn)高精度的平面幾何和運動參數(shù)測試，并解決不規(guī)則測量區(qū)域的相位展開和三維耦合運動測量問題。
文檔編號G01B11/02GK1673666SQ20051001332
公開日2005年9月28日 申請日期2005年4月15日 優(yōu)先權(quán)日2005年4月15日
發(fā)明者胡曉東, 栗大超, 郭彤, 陳津平, 胡小唐 申請人:天津大學